【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备表面缺陷检测，尤其涉及一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在工业生产过程中，大型生产加工设备随着时间推移，由于磨损、老化、腐蚀等原因，安全风险系数越来越高。设备使用手册所设定的寿命并不能准确反映设备实际状况，而仅凭人力进行定期质量检验监督费时费力且容易忽略一些程度较轻的非标问题。
2、现有技术条件下，基于机器视觉和人工智能技术的大型工业设备表面缺陷检测任务存在以下问题：样本稀缺，同类设备少，难以收集足够量的缺陷图片训练模型；缺陷图片前景、背景区分不明显，背景多样化导致缺陷特征提取困难；普通的“框选式”目标检测模型无法提取缺陷边缘特征，导致检测结果准确率低。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，旨在重训练获取工业设备的缺陷边缘特征，提高检测结果的准确性，及时发现设备的潜在隐患，提升设备工作的安全性。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种缺陷检测方法，该方法包括：
3、获取
【技术保护点】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，训练所述目标缺陷检测模型的方法，包括：
3.根据权利要求2所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述表面缺陷样本图像和所述视觉分割数据图像，对所述分割模型和所述二分类分割模型进行知识蒸馏，得到表面缺陷检测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述第一数据图像掩膜和所述第二数据图像掩膜确定第一目标，包括：
5.根据权利要求3所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述第一样本图片掩膜和所述第...
【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，训练所述目标缺陷检测模型的方法，包括：
3.根据权利要求2所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述表面缺陷样本图像和所述视觉分割数据图像，对所述分割模型和所述二分类分割模型进行知识蒸馏，得到表面缺陷检测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述第一数据图像掩膜和所述第二数据图像掩膜确定第一目标，包括：
5.根据权利要求3所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述第一样本图片掩膜和所述第二样本图片掩膜确定第二目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：曲亚平，钟嶒楒，陈洪溪，李泽华，武霖，林润达，樊志强，王俊超，范佳卿，王亚超，叶晶，徐佳敏，张强，陈家颖，张越，
申请(专利权)人：内蒙古霍煤鸿骏铝电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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